論文の概要: Generative Design of Physical Objects using Modular Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14621v1
• Date: Fri, 29 Jul 2022 11:41:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-01 12:32:06.180372
• Title: Generative Design of Physical Objects using Modular Framework
• Title（参考訳）: モジュラーフレームワークを用いた物理オブジェクト生成設計
• Authors: Nikita O. Starodubcev, Nikolay O. Nikitin, Konstantin G. Gavaza, Elizaveta A. Andronova, Denis O. Sidorenko, Anna V. Kalyuzhnaya
• Abstract要約: 本稿では、任意の生成設計問題に対する一般的なアプローチを定式化し、GEFESTと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 開発されたアプローチは、サンプリング、推定、最適化の3つの一般的な原則に基づいている。 GEFESTフレームワークの有効性を確認するために,一連の実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years generative design techniques have become firmly established in numerous applied fields, especially in engineering. These methods are demonstrating intensive growth owing to promising outlook. However, existing approaches are limited by the specificity of problem under consideration. In addition, they do not provide desired flexibility. In this paper we formulate general approach to an arbitrary generative design problem and propose novel framework called GEFEST (Generative Evolution For Encoded STructure) on its basis. The developed approach is based on three general principles: sampling, estimation and optimization. This ensures the freedom of method adjustment for solution of particular generative design problem and therefore enables to construct the most suitable one. A series of experimental studies was conducted to confirm the effectiveness of the GEFEST framework. It involved synthetic and real-world cases (coastal engineering, microfluidics, thermodynamics and oil field planning). Flexible structure of the GEFEST makes it possible to obtain the results that surpassing baseline solutions.
• Abstract（参考訳）: 近年、生成設計技術は多くの応用分野、特に工学においてしっかりと確立されている。 これらの手法は有望な見通しのために集中的な成長を示している。 しかし、既存のアプローチは、検討中の問題の特異性によって制限されている。 加えて、彼らは望ましい柔軟性を提供していません。 本稿では、任意の生成設計問題に対する一般的なアプローチを定式化し、その基盤としてGEFEST(Generative Evolution for Encoded STructure)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 開発されたアプローチは、サンプリング、推定、最適化の3つの原則に基づいている。 これにより、特定の生成設計問題の解に対する解法調整の自由が確保され、最適な解を構築できる。 GEFESTフレームワークの有効性を確認するために,一連の実験を行った。 これには、合成および実世界のケース(沿岸工学、マイクロ流体学、熱力学、油田計画)が含まれていた。 GEFESTの柔軟な構造により、ベースラインソリューションを超える結果を得ることができる。

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